zk+ML、zk トラックの新しい方向性?

特邀专栏作者

2023-05-25 13:00

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「分散化、暗号技術、信頼は Web 3 の最も基本的なインフラストラクチャです」

最近の Worldcoin の爆発も、Web 3+AI の物語に十分な勢いを生み出しています。Worldcoin は、zk+ML (ゼロ知識証明と機械学習) から派生した zkML の概念に属しており、また、以前から知られている新しい組み合わせでもあります。 zk 言うまでもなく、テクノロジーであり、ML は AI のサブフィールドです。AI + Web3 は以前から業界で非常に人気のある話でしたが、現時点では、この 2 つをシームレスに接続するための優れたコンセプトやユースケースはありません。最近のモンテネグロ会議では、Vitalik 氏も zkSNARK を高く評価しており、Worldcoin の爆発的な上昇と相まって、zkML が目立つようになることが予測されます。

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Web 3 + ML

zkML は、ゼロ知識証明と機械学習を組み合わせたものです。実際、Web 3 以外では、ML はもはや新しい言葉ではありません。このテクノロジーは、自然言語処理 (NLP)、自動運転、電子運転などのいくつかの分野で広く使用されています。あらゆる分野がML技術によってより高いレベルに到達しており、一部の分野ではすでにMLが優勢な地位を占めており、将来的にはzkMLも一般的な傾向であり、スマートコントラクトにMLを埋め込むことにより、スマートコントラクトも提供されます。より複雑でスマートな処理方法。

ML 機能を追加することで、スマートコントラクトはより自律的かつ動的になり、静的なルールではなくリアルタイムのオンチェーンデータに基づいて動作できるようになります。スマートコントラクトはより柔軟になり、最初にコントラクトが作成された時点では予想されていなかったシナリオも含め、より多くのシナリオに適応できるようになります。つまり、ML 機能は、オンチェーンに配置するスマートコントラクトの自動化、精度、効率、柔軟性を強化します。

現在、ML が暗号通貨で広く採用されていない理由の 1 つは、NLP 言語モデルのクラスである fastBERP など、これらのモデルをオンチェーンで実行すると計算コストが高くつき、約 1800 MFLOPS (100 万浮動小数点) を使用する必要があることです。点演算)、EVM 上で直接実行することはできません。アプリケーションモデルは実世界のデータに基づいて予測を行う必要がありますが、ML スケールのスマートコントラクトを実現するには、コントラクトがそのような予測を取得する必要があります。

2 番目の理由は、ML モデルの信頼フレームワークに対処する必要があるためです。主なポイントは 2 つあります。1 つはそのプライバシーです。前述したように、モデルのパラメーターは通常プライベートであり、場合によってはモデルの入力も秘密にしておく必要があります。当然のことながら、モデルの所有者とモデルのユーザーの間には信頼の問題がいくつかあります。2 つ目はアルゴリズムのブラックボックスであり、ML モデルには理解が難しい計算プロセスに多くの自動化されたステップが含まれるため、「ブラックボックス」と呼ばれることもあります。または説明してください。これらのステップには、複雑なアルゴリズムと大量のデータが含まれており、その結果、不確定で場合によってはランダムな出力が生成され、アルゴリズムが偏見や差別を引き起こしやすくなります。そして、zkテクノロジーは、この信頼性の問題を非常に効率的に解決できます。

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